CN103929383B - 一种大规模mimo系统的联合信道估计方法与装置 - Google Patents

Abstract

本发明提出了一种面向大规模阵列天线MIMO通信系统的小尺度衰落信道估计方法。该方法首先对所有邻区的用户终端到目标小区基站的大尺度衰落估计值按从小到大进行排序并基于目标小区基站的信道估计剩余处理能力选择出邻区强干扰用户；在此基础上构建多小区大尺度衰落矩阵、多小区系统矩阵，并基于MMSE准则对基站端分离出的导频接收信号进行联合信道估计，从而获得目标小区用户到目标小区基站的上行小尺度衰落信道的高精度估计。此外，还基于干扰随机化原理对各用户上行导频序列进行周期性的随机分配，以减轻由于导频序列间互相关的差异性带来的邻区干扰。本发明可有效提高大规模MIMO系统的小尺度衰落信道估计的准确度。

Description

一种大规模MIMO系统的联合信道估计方法与装置

技术领域

本发明属于通信系统领域，特别涉及面向大规模阵列天线通信系统的小尺度衰落信道估计方法。

背景技术

目前已经得到实际应用的多输入多输出(MIMO)技术一般是基于较少数目的天线阵列(通常少于10个阵元)。近年来，一种新的技术即大规模阵列MIMO(Massive MIMO)技术得到了广泛关注。其最主要特征在于天线阵列的阵元数量得到显著增加，一般达到几十甚至上百个阵元。基于这种天线的通信系统通过简单的信号处理即可实现系统传输可靠性和信息传输速率的显著提高。即假设基站具有理想信道状态信息的条件下(此时各用户到基站的信道是两两正交的)，通过简单的线性处理(例如，最大比合并或者迫零处理)，在无需较多的频谱资源下就可消除其他用户的干扰。这样的处理极大地提高了频谱效率。此外，在基站通过使用一个非常大的天线阵，可以大大降低单个天线单元的发射功率，从而显著减少系统传输所消耗的总能量。

然而，实际应用中，基站往往并不具备理想信道状态信息条件，因此，一般仍会采用传统的基于导频训练序列的方法来进行信道估计以获得上行信道的真实状态。在蜂窝系统常见的多小区场景中，由于导频传输的频谱资源分配和信道相干时间都是有限的，正交的导频序列的数量也是有限的。因此，导频序列必须在其他小区的用户中重复利用。所以，给定小区内的信道估计将被其他小区内的导频传输所污染，从而导致严重的导频污染，影响了系统的实际性能。因此，很多研究人员提出了各种信道估计方法以降低导频污染的影响，提高信道估计的准确性。

考虑到缓解导频污染在保证大规模MIMO系统性能上的重要性，相关研究人员提出了一些解决方法，包括最优化的导频设计和分配，先进的上行信道估计方法以及下行链路预编码等。

最优化的导频设计方面，一种方法是通过利用大规模MIMO系统中信道向量的正交性，提出了一种导频设计标准和基于导频的Chu序列。基于所提出的导频设计方法，一个小区内大多数终端的信道估计仅仅被部分邻小区干扰而不是所有邻小区。因此，导频污染得到了缓解。

在下行预编码技术方面，目前在网络架构中考虑的如导频污染预编码等新的预编码技术，能够利用多小区间的协作传输(波束形成之外的操作)来缓解导频污染的至少部分直接干扰。不同于多小区协作波束赋形方法(该方法需要知道各干扰小区基站天线到被干扰小区用户终端天线之间的实际衰落信道信息)，导频污染预编码仅仅需要相应的信道慢衰落系数。

从信道估计方法上来看，上行信道估计算法的目标是精确地估计出目标终端到目标小区的信道特征(具体指信道的多径衰落特征)，从而为上行的数据解调和下行数据传输服务，目前主要采用的仍然是采用传统的单小区的最小二乘(LS)和最小均方误差(MMSE)准则的信道估计算法。由于其是将所有来自于邻区用户的导频信号作为纯粹的外部干扰进行处理，信道估计的准确度较低。

发明内容

有鉴于此，本发明提出一种面向大规模阵列天线(Massive MIMO)通信系统的联合信道估计方法，其目的是以较小的运算复杂度代价下有效提高信道估计的精度，解决由于严重的导频污染导致信道估计准确度降低从而影响大规模阵列MIMO系统实际传输效率的问题。本方法实现简单，具有较好的可实现性。

本发明的技术方案是这样实现的：

步骤A：邻区强干扰用户排序与选择

每个预定义的强干扰用户选择周期的开始时刻，将目标小区的所有邻区中的所有活跃用户到目标小区基站的大尺度衰落估计值按从小到大进行排序，并根据当前目标小区的信道估计的剩余处理能力取前面若干个大尺度衰落估计值所对应的用户为邻区强干扰用户。

进一步，所述步骤A具体包括：

步骤a1：目标小区基站剩余处理能力的确定

设目标小区(设小区编号为l，即第l号小区)基站总的信道估计处理能力为K_a个用户，当前目标小区的活跃用户数为K_l个，则当前目标小区信道估计的剩余处理能力为K_r＝K_a-K_l个邻区用户。

步骤a2：对邻区用户按其大尺度衰落排序

已知目标小区内所有活跃用户到其本小区基站天线的大尺度衰落估计矩阵为其中为目标小区(第l号小区)内的第k个用户到目标小区基站的大尺度衰落(包括路径损耗和阴影衰落)的估计值；已知该目标小区的全部N个邻区(设小区编号为C₁～C_N)内各活跃用户到目标小区基站天线的大尺度衰落估计矩阵分别为j=C₁～C_N，K_j为第j个邻区的当前活跃用户数。将目标小区的所有邻区的所有活跃用户的大尺度衰落估计值放在一起并按照从小到大的顺序排列。

步骤a3：强干扰用户选择

取排序后的前Kr个最小的大尺度衰落估计值所对应的邻区用户作为强干扰用户(SIU用户)。

步骤B：构造联合信道估计的大尺度衰落矩阵

将目标小区全部活跃用户和邻区强干扰用户的大尺度衰落估计值放在一起构造用于目标小区的多小区联合信道估计的大尺度衰落矩阵。

进一步，所述步骤B具体包括：

步骤b1：构建邻区强干扰用户的大尺度衰落矩阵

将SIU用户的大尺度衰落按从小到大组合为SIU用户大尺度衰落矩阵：

式中n代表被选中SIU用户所在邻区的小区编号。

步骤b2：将目标小区用户大尺度衰落估计矩阵和SIU用户的大尺度衰落估计矩阵按以下方式组合，构建出用于联合信道估计的大尺度衰落矩阵：

步骤C：构造联合信道估计的系统矩阵

将目标小区全部K_l个活跃用户的导频序列{ψ _lk}，k＝1～K_l和邻区K_r个强干扰(SIU)用户的导频序列

{ψ _nk}，k＝1～K_r组合成为用于联合信道估计的新的系统矩阵：

其中τ为导频序列长度。

步骤D：基于MMSE准则的小尺度衰落多小区联合估计

目标小区基站从天线接收信号中分离出导频接收信号，并基于MMSE准则对导频接收信号进行信道估计，得到目标小区用户导频的小尺度衰落估计结果。

进一步，所述步骤D具体包括：

步骤d1：导频接收信号的分离

目标小区的基站端从天线阵列各阵元上接收到的信号中，根据导频序列的定时关系(即导频在接收信号序列中的位置)和导频长度将接收的导频信号和上行数据信号分离，提取出各天线单元的导频接收信号序列。

步骤d2：导频接收矩阵的构造。

将目标小区各天线单元上分离出的导频接收信号构造成为该小区的导频接收矩阵M为该小区基站大规模天线阵列的天线阵元数)。

步骤d3：定义为包含目标小区用户和SIU用户的小尺度衰落信道矩阵，基于MMSE准则对接收信号进行处理，按下式计算得到包含目标小区全部用户和邻区SIU用户的小尺度衰落估计结果矩阵为：

其中p_r为用户导频信号平均发射功率，Y_l为目标小区基站上全部M个天线单元接收到的导频信号。

步骤d4：后处理。取该估计结果矩阵中的前K行矢量，即可得到最终的目标小区用户导频的小尺度衰落估计结果。

步骤E：更新各小区实际活跃用户数

当目标小区内的活跃用户发生变化(活跃用户离开目标小区，活跃用户进入目标小区，目标小区内待机用户发起连接成为活跃用户，目标小区内活跃用户结束连接返回待机用户状态等)，更新受影响各小区的活跃用户数K_j，j为受影响小区的编号。同时根据步骤B和C重新构造联合信道估计的大尺度衰落矩阵、联合信道估计的系统矩阵。

步骤F：更新各小区活跃用户的导频分配

在每个预定义的导频更新周期的开始，对各小区分别从其可选导频集合中为该小区内各活跃用户重新选择导频序列，这种选择是随机地进行，且应保证小区内各用户的导频序列不重合。

需要注意的是，上述步骤中：

1.强干扰用户选择周期可定义为一定数量的导频发送周期所对应的时间长度；

2.导频更新周期可定义为一定数量的导频发送周期所对应的时间长度；

3.强干扰用户选择周期和导频更新周期可以相同也可以不同；

4.步骤A～C是每个强干扰用户选择周期的开始时刻进行一次、步骤D是每个导频发送周期内进行一次、步骤F是每个导频更新周期的开始时刻进行一次。

从上述方案可以看出，本发明首先根据目标小区基站处理能力对各邻区内用户到目标小区基站的大尺度衰落估计值进行排序并选取若干最强干扰邻区用户，将选择出来的邻区强干扰用户和目标小区用户一起利用MMSE准则进行信道估计，从而以较小的运算复杂度有效抑制了邻区用户导频对目标小区用户导频的干扰，有效提高了目标小区用户到目标小区基站的小尺度衰落(多径衰落)的信道估计精度，从而有效解决了导频污染对大规模阵列天线MIMO系统传输效率的影响之问题，为进一步推动大规模阵列天线MIMO技术的实际应用奠定了良好的基础。

此外，本发明还引入了干扰随机化的思想，对各用户的导频分配进行周期性的更新并随机分配，从而使得导频序列之间的相关性平均化，降低了由于不同导频序列间相关性的差异性对导频污染的影响，更进一步地提升了大规模阵列天线MIMO系统的传输性能。

附图说明

图1为典型的大规模MIMO系统多小区网络拓扑结构；

图2为本发明所述方法的算法处理流程图；

图3为邻区强干扰用户排序与选择的详细流程图(a1～a3)；

图4为构造联合信道估计的大尺度衰落矩阵的详细流程图(b1～b2)；

图5为小尺度衰落多小区联合估计的详细流程图(d1～d4)。

附图中，各标号所代表的部件名称如下：

100、目标小区用户终端，200、邻区用户终端，300、目标小区基站，A～E、步骤，a1～a3、步骤，b1～b2、步骤，d1～d4、步骤。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下参照附图并举实施例，对本发明作进一步详细说明。

如图1所示，典型的大规模MIMO系统与传统的蜂窝通信系统一样，由若干个小区组成(设全网小区总数为L)。对于第l个小区(小区编号为l)，这里称为目标小区，它具有Nc个邻区，其中小区j为小区l的Nc个邻区中的一个邻区。每个小区的基站天线都具有M个天线阵元，每个小区的最大用户数为K。图1所示仅作为说明之用，不用于限定本发明内容。

对于目标小区基站300，其接收到的导频信号包含了从各个本小区用户100发送的导频信号、从各邻区用户200发送的导频信号以及背景噪声。如图1所示，从小区编号为j的邻区中的第k个邻区用户200发送的导频信号到达目标小区(第l个小区)基站300天线阵列的第m个天线阵元所经历的信道可以表示为g_jlkm，它包含了大尺度衰落因子和小尺度衰落因子h_jlkm，如下式所示：

$g_{\mathrm{jlkm}}=\sqrt{{\mathrm{\β}}_{\mathrm{jlk}}}{h}_{\mathrm{jlkm}}---\left(1\right)$

其中{β_jlk}由传播路径损耗和阴影衰落构成，一般对于同一基站天线阵列中的不同天线单元上的大尺度衰落是相同的(在天线单元间距较小的情况下)，{h_jlkm}通常是服从独立同分布(i.i.d)且具有循环对称复高斯分布特性的随机变量

从第l小区的用户终端到第j小区基站端的信道矩阵可以表示为：

其中为小尺度衰落系数矩阵，为对角阵，

在每个相干间隔的开始，所有小区内的用户同步传输长度为τ的导频序列。设为第j个小区中第k个用户发送的导频矢量，则第l号小区的第m个天线单元接收到的信号为：

${\underset{\‾}{y}}_{\mathrm{lm}}={\mathrm{\Σ}}_{j=1}^L{\mathrm{\Σ}}_{k=1}^K\sqrt{p_r\mathrm{\τ}{\mathrm{\β}}_{\mathrm{jlk}}}{h}_{\mathrm{jlkm}}{\underset{\‾}{\mathrm{\ψ}}}_{\mathrm{jk}}+{\underset{\‾}{w}}_{\mathrm{lm}}---\left(3\right)$

其中为加性背景噪声。设Ψ_j，j=1，...L为系统矩阵且则第l号小区基站天线接收到的信号为：

$Y_l=\sqrt{p_r\mathrm{\τ}}{\mathrm{\Σ}}_{j=1}^L{\mathrm{\Ψ}}_j{G}_{\mathrm{jl}}+w_l---\left(4\right)$

将来自目标小区内用户的导频信号分离出来，则上式可重新表示为：

$Y_l=\sqrt{p_r\mathrm{\τ}}{\mathrm{\Ψ}}_l{G}_{\mathrm{ll}}+\sqrt{p_r\mathrm{\τ}}{\mathrm{\Σ}}_{j=1,j\≠l}^L{\mathrm{\Ψ}}_j{G}_{\mathrm{jl}}+W_l---\left(5\right)$

其中第一项为期望的接收信号，第二项为来自邻区用户的导频信号即干扰信号，第三项为噪声。

由于信道相干间隔的限制，一般来说导频序列长度不能无限长，这样就不能保证各用户间导频序列的正交性。一般地，同一小区内各用户间可采用完全正交的导频序列，而不同小区间会部分重用相同的导频序列因而无法保证正交性，从而导致严重的邻区干扰，即导频污染。导频污染的直接危害在于会导致上行信道估计的准确性降低，从而无法获得信道的实际状态，基于不准确的信道信息进行下行发送必然带来下行传输效率的降低，从而在很大程度上抵消了大规模阵列天线MIMO技术自身所带来的高传输效率的优点。

通常的解决方案是一方面通过优化导频序列设计，寻找性能良好的导频序列生成方法，尽量减少导频序列间的互相关，另外，通过信道估计算法的优化提高信道估计精度，而现有的信道估计方法通常都是将(5)式中的第二项当做单纯的干扰进行处理，这将导致严重的小区间干扰从而无法保证信道估计的准确性。

针对该问题，本发明基于干扰随机化和联合检测的思想提出了一种有效的解决方法，从而以较小的运算复杂度增加的代价有效提高了小尺度衰落估计精度，抑制了导频污染对大规模天线阵列MIMO系统传输效率的负面影响，为大规模天线阵列MIMO技术的实际应用打下了良好的基础。下面给出具体实施步骤：

步骤A：邻区强干扰用户排序与选择

在每个预定义的强干扰用户选择周期的开始时刻，将目标小区的所有邻区中的所有活跃用户到目标小区基站的大尺度衰落估计值按从小到大进行排序，并根据当前目标小区的信道估计的剩余处理能力取前面若干个大尺度衰落估计值所对应的用户为邻区强干扰用户。

进一步，所述步骤A具体包括：

步骤a1：目标小区基站剩余处理能力的确定

设目标小区(设小区编号为l，即第l号小区)基站总的信道估计处理能力为K_a个用户，当前目标小区的活跃用户数为K_l个，则当前目标小区信道估计的剩余处理能力为K_r=K_a-K_l个邻区用户。

步骤a2：对邻区用户按其大尺度衰落排序

已知目标小区内所有活跃用户到其本小区基站天线的大尺度衰落估计矩阵为其中为目标小区(第l号小区)内的第k个用户到目标小区基站的大尺度衰落(包括路径损耗和阴影衰落)的估计值；已知该目标小区的全部N个邻区(设小区编号为C₁～C_N)内各活跃用户到目标小区基站天线的大尺度衰落估计矩阵分别为j＝C₁～C_N，K_j为第j个邻区的当前活跃用户数。将目标小区的所有邻区的所有活跃用户的大尺度衰落估计值放在一起并按照从小到大的顺序排列。

步骤a3：强干扰用户选择

取排序后的前Kr个最小的大尺度衰落估计值所对应的邻区用户作为强干扰用户(SIU用户)。

步骤B：构造联合信道估计的大尺度衰落矩阵

将目标小区全部活跃用户和邻区强干扰用户的大尺度衰落估计值放在一起构造用于目标小区的多小区联合信道估计的大尺度衰落矩阵。

进一步，所述步骤B具体包括：

步骤b1：构建邻区强干扰用户的大尺度衰落矩阵

将SIU用户的大尺度衰落按从小到大组合为SIU用户大尺度衰落矩阵：

式中n代表被选中SIU用户所在邻区的小区编号。

步骤b2：将目标小区用户大尺度衰落估计矩阵和SIU用户的大尺度衰落估计矩阵按以下方式组合，构建出用于联合信道估计的大尺度衰落矩阵：

步骤C：构造联合信道估计的系统矩阵

将目标小区全部K_l个活跃用户的导频序列{ψ _lk}，k＝1～K_l和邻区K_r个强干扰(SIU)用户的导频序列{ψ _nk}，k＝1～K_r组合成为用于联合信道估计的新的系统矩阵：

其中τ为导频序列长度。

步骤D：基于MMSE准则的小尺度衰落多小区联合估计

目标小区基站从天线接收信号中分离出导频接收信号，并基于MMSE准则对导频接收信号进行信道估计，得到目标小区用户导频的小尺度衰落估计结果。

进一步，所述步骤D具体包括：

步骤d1：导频接收信号的分离

目标小区的基站端从天线阵列各阵元上接收到的信号中，根据导频序列的定时关系(即导频在接收信号序列中的位置)和导频长度将接收的导频信号和上行数据信号分离，提取出各天线单元的导频接收信号序列。

步骤d2：导频接收矩阵的构造。

将目标小区各天线单元上分离出的导频接收信号构造成为该小区的导频接收矩阵M为该小区基站大规模天线阵列的天线阵元数)。

步骤d3：定义为包含目标小区用户和SIU用户的小尺度衰落信道矩阵，基于MMSE准则对接收信号进行处理，按下式计算得到包含目标小区全部用户和邻区SIU用户的小尺度衰落估计结果矩阵为：

其中p_r为用户导频信号平均发射功率，Y_l为目标小区基站上全部M个天线单元接收到的导频信号。

步骤d4：后处理。取该估计结果矩阵中的前K行矢量，即可得到最终的目标小区用户导频的小尺度衰落估计结果。

步骤E：更新各小区实际活跃用户数

当目标小区内的活跃用户发生变化(活跃用户离开目标小区，活跃用户进入目标小区，目标小区内待机用户发起连接成为活跃用户，目标小区内活跃用户结束连接返回待机用户状态)，更新受影响各小区的活跃用户数K_j，j为受影响小区的编号。同时根据步骤B和C重新构造联合信道估计的大尺度衰落矩阵、联合信道估计的系统矩阵。

步骤F：更新各小区活跃用户的导频分配

在每个预定义的导频更新周期的开始，对各小区分别从其可选导频集合中为该小区内各活跃用户重新选择导频序列，这种选择是随机地进行，且应保证小区内各用户的导频序列不重合。

需要注意的是：

强干扰用户选择周期可定义为一定数量的导频发送周期所对应的时间长度；导频更新周期可定义为一定数量的导频发送周期所对应的时间长度；强干扰用户选择周期和导频更新周期可以相同也可以不同；步骤A～C是在每个强干扰用户选择周期的开始时刻进行一次、步骤D是每个导频发送周期内进行一次、步骤F是在每个导频更新周期的开始时刻进行一次。

现结合图2～图5，对上述目标小区用户到目标小区基站的上行信道的小尺度衰落估计的方法进行进一步阐述。

网络中共包含L个小区，为了阐述方便起见，假设网络中共有7个小区(即L=7)，小区编号分别为1～7。这7个小区中，对1号小区进行小尺度衰落信道估计，即1号小区为目标小区(小区编号l=1)，2～7号小区分别是1号小区的邻区。每个小区中的最大用户数均为K(例如K=24)。假设所有基站的大规模天线阵列的天线阵元数M相同，均为M=100。

在进行信道估计之前，需要先进行邻区强干扰用户的选择。

参见图3的步骤a1～a3，首先要确定目标小区基站剩余处理能力。设网络中各小区(包括目标小区)基站总的信道估计处理能力为K_a＝36个用户，各小区均处于半负荷状态，即当前处于连接状态的实际活跃用户数等于最大用户数的一半(K₁～K₇＝12)。假设导频序列长度为36个符号，一个小区基站端总的信道处理能力Ka=36个用户。则当前目标小区信道估计的剩余处理能力为K_r＝K_a-K_l＝24个邻区用户。

在每个预定义的强干扰用户选择周期的开始时刻(强干扰用户选择周期一般可根据用户大尺度衰落的相干时间预定义为若干个导频发送周期所对应的时间长度，假设所述网络的帧长为10ms，一般地导频为每帧发送，即导频发送周期也为10ms，该周期可定义为20个帧长，即200ms)，将目标小区的所有邻区中的所有活跃用户200到目标小区基站300的大尺度衰落估计值按从小到大进行排序。即假设已知目标小区内所有活跃用户100到其本小区基站天线300的大尺度衰落估计矩阵为其中为目标小区内的第k个用户到目标小区基站的大尺度衰落的估计值；已知该目标小区的全部6个邻区(设小区编号为2～7)内各活跃用户到目标小区基站天线的大尺度衰落估计矩阵分别为j＝2～7，K_j为邻区j的当前活跃用户数。将目标小区的所有邻区的所有活跃用户的大尺度衰落估计值放在一起并按照从小到大的顺序排列，并取排序后的前Kr=24个最小的大尺度衰落估计值所对应的邻区用户作为强干扰用户(SIU用户)。

则(5)式的导频接收信号可重新写为：

$Y_l=\sqrt{p_r\mathrm{\τ}}{\mathrm{\Ψ}}_l{G}_{\mathrm{ll}}+\sqrt{p_r\mathrm{\τ}}{\mathrm{\Ψ}}_l^{\mathrm{SIU}}+\sqrt{p_r\mathrm{\τ}}{\mathrm{\Σ}}_{j=1,j\≠l}^L{\mathrm{\Ψ}}_j{G}_{\mathrm{jl}}+W_l---\left(9\right)$

其中为SIU用户的导频序列组合成的矩阵，为SIU用户的信道矩阵。式中第一、二项为有用信号，第三项是除SIU用户之外的邻区用户导频干扰，第四项为背景噪声。对本实施例，即为：

$Y_1=\sqrt{p_r\mathrm{\τ}}{\mathrm{\Ψ}}_1{G}_{11}+\sqrt{p_r\mathrm{\τ}}{\mathrm{\Ψ}}_1^{\mathrm{SIU}}{G}_1^{\mathrm{SIU}}+\sqrt{p_r\mathrm{\τ}}{\mathrm{\Σ}}_{j=2}^7{\mathrm{\Ψ}}_j{G}_{j1}+W_1---\left(10\right)$

参见图4的步骤b1～b2。首先构建邻区强干扰用户的大尺度衰落矩阵，即将24个SIU用户的大尺度衰落按从小到大组合为SIU用户大尺度衰落矩阵：

式中n代表被选中SIU用户所在邻区的小区编号。

将目标小区用户大尺度衰落估计矩阵和SIU用户的大尺度衰落估计矩阵按以下方式组合，构建出用于联合信道估计的大尺度衰落矩阵：

接下来，要构造联合信道估计的系统矩阵。将目标小区全部12个活跃用户的导频序列和邻区24个强干扰(SIU)用户的导频序列组合成为用于联合信道估计的新的系统矩阵：

参见图5的步骤d1～d4，目标小区基站从天线接收信号中分离出导频接收信号，并基于MMSE准则对导频接收信号进行信道估计，得到目标小区用户导频的小尺度衰落估计结果。

首先目标小区的基站端从天线阵列各阵元上接收到的信号中，根据导频序列的定时关系(即导频在接收信号序列中的位置)和导频长度将接收的导频信号和上行数据信号分离，提取出各天线单元的导频接收信号序列。

将目标小区各天线单元上分离出的导频接收信号构造成为该小区的导频接收矩阵

定义为包含目标小区用户100和SIU用户的小尺度衰落信道矩阵，对(10)式基于MMSE准则对接收信号进行处理，按下式计算即可得到包含目标小区全部用户和邻区SIU用户的小尺度衰落估计结果矩阵为：

其中p_r为用户导频信号平均发射功率。

取该估计结果矩阵中的前K=12行矢量，即可得到最终的目标小区用户导频的小尺度衰落估计结果。

在任一时刻，当目标小区内的活跃用户发生变化(活跃用户离开目标小区，活跃用户进入目标小区，目标小区内待机用户发起连接成为活跃用户，目标小区内活跃用户结束连接返回待机用户状态)，更新受影响各小区的活跃用户数。例如，有一个活跃用户从目标小区进入其某个邻区(如2号小区)，则K₁变为11，K₂变为13，同时根据步骤B和C重新构造联合信道估计的大尺度衰落矩阵、联合信道估计的系统矩阵。

在每个预定义的导频更新周期(导频更新周期一般可根据其导频分配更新的信令开销预定义为若干个导频发送周期所对应的时间长度，假设所述网络的帧长为10ms，一般地导频为每帧发送，即导频发送周期也为10ms，该周期可定义为30个帧长，即300ms)的开始，对各小区分别从其可选导频集合中为该小区内各活跃用户重新选择导频序列，这种选择是随机地进行，且应保证小区内各用户的导频序列不重合。

需要注意的是，所述步骤A～C是在每个强干扰用户选择周期的开始时刻进行一次、步骤D是每个导频发送周期(即每帧)进行一次、步骤F是在每个导频更新周期的开始时刻进行一次。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明保护的范围之内。

本发明申请书中未作详细描述的内容属于本领域专业技术人员公知的现有技术。

Claims (2)

1.一种大规模MIMO系统的联合信道估计方法，其特征在于，包括：

步骤A：邻区强干扰用户排序与选择

在每个预定义的强干扰用户选择周期的开始时刻，将目标小区的所有邻区中的所有活跃用户到目标小区基站的大尺度衰落估计值按从小到大进行排序，并根据当前目标小区的信道估计的剩余处理能力取前面若干个大尺度衰落估计值所对应的用户为邻区强干扰用户；

具体的过程为：

步骤a1：目标小区基站剩余处理能力的确定

在每个预定义的强干扰用户选择周期的开始时刻，设目标小区基站总的信道估计处理能力为K_a个用户，设小区编号为l即第l号小区，当前目标小区的活跃用户数为K_l个，则当前目标小区信道估计的剩余处理能力为K_r＝K_a-K_l个邻区用户；

步骤a2：对邻区用户按其大尺度衰落排序

设已知目标小区内所有活跃用户到其本小区基站天线的大尺度衰落估计矩阵为其中为目标小区内的第k个用户到目标小区基站的大尺度衰落，包括路径损耗和阴影衰落，的估计值；已知该目标小区的全部N个邻区，设小区编号为C₁～C_N，内各活跃用户到目标小区基站天线的大尺度衰落估计矩阵分别为j＝C₁～C_N，K_j为第j个邻区的当前活跃用户数；将目标小区的所有邻区的所有活跃用户的大尺度衰落估计值放在一起并按照从小到大的顺序排列；

步骤a3：强干扰用户选择

取排序后的前K_r个最小的大尺度衰落估计值所对应的邻区用户作为邻区强干扰用户；

步骤B：构造联合信道估计的大尺度衰落矩阵

将目标小区全部活跃用户和邻区强干扰用户的大尺度衰落估计值放在一起构造用于目标小区的多小区联合信道估计的大尺度衰落矩阵；

具体的过程为：

步骤b1：构建邻区强干扰用户的大尺度衰落矩阵

将邻区强干扰用户的大尺度衰落按从小到大组合为强干扰用户大尺度衰落矩阵：

式中n代表被选中强干扰用户所在邻区的小区编号；

步骤b2：将目标小区用户大尺度衰落估计矩阵和邻区强干扰用户的大尺度衰落估计矩阵按以下方式组合，构建用于联合信道估计的大尺度衰落矩阵：

${\underset{\‾}{\hat{D}}}_l=\left[\begin{array}{cc}{\hat{D}}_{ll}& 0\\ 0& {\hat{D}}_l^{SIU}\end{array}\right];$

步骤C：构造联合信道估计的系统矩阵

将目标小区全部活跃用户的导频序列和邻区强干扰用户的导频序列组合成为用于联合信道估计的新的系统矩阵；

具体的过程为：

将目标小区全部K_l个活跃用户的导频序列{ψ _lk}，k＝1～K_l和邻区K_r个强干扰用户的导频序列{ψ _nk}，k＝1～K_r按下式组合成为用于联合信道估计的新的系统矩阵：

${\underset{\‾}{\mathrm{\Ψ}}}_l=\[{\underset{\‾}{\mathrm{\ψ}}}_{l1}\mathrm{...}{\underset{\‾}{\mathrm{\ψ}}}_{{\mathrm{lK}}_l}{\underset{\‾}{\mathrm{\ψ}}}_{n1}\mathrm{...}{\underset{\‾}{\mathrm{\ψ}}}_{{\mathrm{nK}}_r}\]$

其中τ为导频序列长度；

步骤D：基于MMSE准则的小尺度衰落多小区联合估计

目标小区基站从天线接收信号中分离出导频接收信号，并利用所述步骤B和C所构造的大尺度衰落矩阵和系统矩阵，基于MMSE准则对导频接收信号进行多小区的联合信道估计，得到目标小区用户导频的小尺度衰落信道估计结果；

具体的过程为：

步骤d1：导频接收信号的分离

目标小区的基站端从天线阵列各阵元上接收到的信号中，根据导频序列的定时关系，即导频在接收信号序列中的位置，和导频长度将接收的导频信号和上行数据信号分离，提取出各天线单元的导频接收信号序列；

步骤d2：导频接收矩阵的构造

将目标小区各天线单元上分离出的导频接收信号构造成为该小区的导频接收矩阵Y_l，M为该小区基站大规模天线阵列的天线阵元数；

步骤d3：定义为包含目标小区用户和邻区强干扰用户的小尺度衰落信道矩阵，基于MMSE准则对接收信号进行处理，按下式计算得到包含目标小区全部用户和邻区强干扰用户的小尺度衰落估计结果矩阵为：

其中p_r为用户导频信号平均发射功率；

步骤d4：后处理

取该估计结果矩阵中的前K行矢量，即可得到最终的目标小区用户导频的小尺度衰落估计结果；

步骤E：更新各小区实际活跃用户数

当目标小区内的活跃用户状态发生变化，更新受影响各小区的活跃用户数，同时根据所述步骤B和C重新构造用于联合信道估计的大尺度衰落矩阵和系统矩阵；

步骤F：更新各小区活跃用户的导频分配

在每个预定义的导频更新周期的开始，对各小区分别从其可选导频集合中为该小区内各活跃用户重新选择导频序列；该导频更新周期设为一定数量的导频发送周期所对应的时间长度；对各用户的导频的分配是在其可选导频序列集合中随机选择，且应保证同一小区内各用户的导频序列不重合。

2.根据权利要求1所述的一种大规模MIMO系统的联合信道估计方法，其特征在于，所述步骤A中：

所述预定义的强干扰用户选择周期，该周期设为一定数量的导频发送周期所对应的时间长度，且该强干扰用户选择周期采用与所述步骤F中的导频更新周期相同的时间长度或者不同的时间长度。